判别分析

深入解析人脸识别技术：原理、应用与未来发展

人脸识别技术：从原理到应用引言人脸识别技术的重要性和应用领域人脸识别的基本原理图像采集与预处理特征提取与表征数据匹配与比对传统人脸识别方法主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）小波变换在人脸识别中的应用深度学习与人脸识别卷积神经网络
wml_JavaKill·2023-08-07 08:42

数学建模—分类模型

对于而分类模型，我们将介绍逻辑回归（logisticregression）和Fisher线性判别分析两种分类算法；对于多分类模型，我们将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤下
Wei&Yan·2023-08-07 05:21

R语言包的升级与降级

R语言包的升级与降级这篇博客只是记录一下在使用偏最小二乘判别分析时遇到的一些问题:暑期实习期间曾自行使用R语言caret包进行机器学习某些方法的训练，在训练过程中需要对某些包进行升级或者降级。
嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:12

R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析

以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。
Mr.靳靳477302280·2023-08-02 09:18

【机器学习】西瓜书习题3.5Python编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集 3.0α上的结果

参考代码结合自己的理解，添加注释。代码导入相关的库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibfrommatplotlibimportpyplotasplt导入数据，进行数据处理和特征工程得到数据集D={(xi,yi)}i=1m,yi∈{0,1}D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m,y_i\in\{0,1\}D={(xi,yi)}i=1m
一个甜甜的大橙子·2023-07-31 00:59

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

过了一遍第三章，大致理解了内容，认识了线性回归模型，对数几率回归模型，线性判别分析方法，以及多分类学习，其中有很多数学推理过程以参考他人现有思想为主，没有亲手去推。
一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

多独立样本的非参数检验之中位数检验

其零假设是多个独立样本来自的多个判别分析的中位数无显著差异。案例研究某厂3个工作组生产的产量是否存在着显著差异。数据多独立样本数据数据分析H0：某厂3个工作组生产的产量之间不存在显著性差异。
肖玉贤·2023-07-28 08:04

机器学习之线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）

1线性判别分析介绍1.1什么是线性判别分析线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，简称LDA）是一种经典的监督学习算法，也称"Fisher判别分析"。
智慧医疗探索者·2023-07-27 07:11

基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树

本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法，使用三种常见的分类算法：支持向量机（SVM）、线性判别分析（LDA）和决策树，通过对比这三种算法在情绪识别任务上的性能，选取最优的算法进行情
简简单单做算法·2023-07-25 15:32

机器学习中的判别式模型及生成式模型

判别式模型(DiscriminativeModel)逻辑回归（Logisticregression）线性判别分析（Lineardiscriminantanalysis）支持向量机（Supportvectormachines
uncle_ll·2023-07-25 00:09

经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析......

以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。
思考的小猴子·2023-07-15 20:14

【数学建模】统计分析方法

文章目录1.回归分析2.逻辑回归3.聚类分析4.判别分析5.主成分分析6.因子分析7.对应分析1.回归分析数据量要多，样本总量n越大越好——>保证拟合效果更好，预测效果越好一般n>40/45较好方法建立回归模型
卫冕711·2023-07-15 12:11

基于spss的多元统计分析 之 聚类分析+判别分析（3/8）

实验目的：1.掌握多元数据的相关性、正态性、可视化表征的基本原理；2．熟悉掌握SPSS软件/R软件的基本用法和基本操作；3．利用实验指导中及软件中内置的实例数据，上机熟悉相关性检验+正态性检验+可视化数据方法。实验内容：1.实验数据为女性汗液+32名学生核心课程成绩+R中iris数据+USairpolution；2.分析变量之间的相关性，数据的正态性检验方法，解释结果；3.利用SPSS或者R软件绘
君无戏言。·2023-06-21 14:02

基于spss的多元统计分析 之 聚类分析+判别分析（2/8）

实验目的：1．掌握聚类分析及判别分析的基本原理；2．熟悉掌握SPSS软件进行聚类分析及判别分析的基本操作；3．利用实验指导的实例数据，上机熟悉聚类分析及判别分析方法。
君无戏言。·2023-06-21 14:32

spss对数据进行聚类分析（系统聚类法和k-均值聚类法）和判别分析（费歇尔和贝叶斯）。

为了方便大家理解，以三道题为例，实现聚类分析和判别分析的演示。1.为了研究世界各国森林、草原资源的分布规律，共抽取了21个国家的数据，每个国家4项指标，原始数据见下表。
君无戏言。·2023-06-21 14:01

降维算法2_LDA

LDA(线性判别分析)基本原理LDA思想LDA是监督学习的降维、分类技术，可以用一句话概括思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。
我还是霸霸·2023-06-20 20:06

初识大数据

序1.绪论1.1大数据1.2大数据分析2.大数据分析模型2.1大数据分析模型的建立方法2.2基本统计量2.3推断统计3.关联分析模型3.1回归分析3.2关联规则分析3.3相关分析4.分类分析模型4.1判别分析
小琳猫·2023-06-17 16:06

牛客网算法八股刷题系列(十)再回首——线性判别分析与核函数

牛客网算法八股刷题系列——线性判别分析与核函数题目描述正确答案：BCD\mathcalB\mathcalC\mathcalDBCD题目解析题目描述下面哪些是基于核的机器学习算法(多选)?()?
静静的喝酒·2023-06-14 15:27

使用matlab完成对鸢尾花数据集的特征选择、主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）、线性判别分析（LDA）的若干处理

累了，不多写，详见注释，代码自取，有用点赞链接：https://pan.baidu.com/s/1OI6vTiz_7lOxUO871wOlnA?pwd=qb6r提取码：qb6r特征选择：将每个特征在封装函数内调用，使用matlab自带的梯度下降的神经网络内置函数进行训练。使用全部的数据集作为输入，并任选其中的30条数据进行测试，测试结果存在一定的随机性，但可以对该特征的分类效果有个初步的判断。运行
铭....·2023-06-12 22:22

鸢尾花数据集判别分析matlab代码

下面是一段使用Matlab进行鸢尾花数据集判别分析的示例代码：%导入数据loadfisheriris%将数据拆分为训练集和测试集X=meas;Y=species;rng(1);%设置随机数生成器的种子，
爆燃·火星·2023-06-12 22:20

机器学习期末复习 线性模型

1.线性回归，对数几率回归，线性判别分析是分类还是回归任务？是有监督的学习还是无监督的学习？
JYHZZ·2023-06-12 05:19

不看错过好几亿！5分钟学会用Python预测美股价格

5分钟学会用Python预测美股价格预测股票价格特征工程将使用这三种机器学习模型来预测股票：简单线性分析，二次判别分析（QDA）K最近邻（KNN）。首先，先编写几个函数功能：高低百分比和百分比变化。
python大大·2023-04-19 07:50

R语言地理加权回归数据分析

以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。
天青色等烟雨..·2023-04-18 23:30

R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析

以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，半参数地理加权回归、多尺度地理加权回归、地理加权主成份分析、地理加权判别分析是处理这类数据的有效模型。
思考的小猴子·2023-04-18 23:00

分类和回归

分类学习器分类树判别分析朴素贝叶斯最近邻支持向量机分类分类集成广义加性模型神经网络增量学习用于分类的半监督学习可解释性特征选择和超参数调整可能会产生多个模型。您
zashizhi3299·2023-04-17 15:51

【数学建模】Matlab实现判别分析（线性判别和二次判别分析）

Matlab实现判别分析（线性判别和二次判别分析）一、简介二、判别分析的方法2.1费歇（FISHER）判别思想2.1贝叶斯（BAYES）判别思想三、Matlab实现判别分析3.1代码3.2输出一、简介判别分析又称
AlphaCatOvO·2023-04-16 02:12

线性判别分析和主成分分析的原理和区别

姓名：白晓惠学号：19021110335转载自：https://blog.csdn.net/acs713/article/details/79470917【嵌牛导读】：线性判别分析(LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法
Lawliet_cb59·2023-04-15 03:09

十九.降维之线性判别分析(LDA)原理和sklearn实现

目录1.LDA的数学原理(1)类间散度矩阵(2)类内散度矩阵(3)协方差矩阵2.LDA算法流程3.LDA与PCA的区别4.sklearn实现LDA(1)生成数据(2)PCA(3)LDA1.LDA的数学原理LDA是一种有监督的降维技术，它的每个样本输出都是有类别的。LDA的思想是投影后类间方差尽可能大，类内方差尽可能小。(1)类间散度矩阵类间散度矩阵为：Sb=∑i=1C(μi−μ)(μi−μ)T\b
stackooooover·2023-04-14 02:30

基于PCA与LDA的数据降维实践

基于PCA与LDA的数据降维实践描述数据降维（DimensionReduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径，PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析
九灵猴君·2023-04-14 02:47

【数据分析4】scikit-learn机器学习

机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归•线性判别分析
ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第3章

机器学习西瓜书要点归纳第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.7阅读材料习题目录地址第3章线性模型3.1基本形式线性模型定义
出尘呢·2023-04-07 08:31

五、 线性判别分析 LDA

线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis，LDA）是一种经典的有监督数据降维方法，同时也经常被用来对数据进行降维。
cute_Lily·2023-04-05 04:00

Python||ValueError: Found array with dim 3. LinearDiscriminantAnalysis expected ＜= 2.

距离新的一年还有14天，是时候要冲冲KPI了(ง•_•)ง没错，这又是一篇改错的水贴，百无聊赖记录一下改错经历，虽然期末大作业还没写U•ェ•*U一、问题描述应用线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis
Inochigohan·2023-04-04 08:33

偏最小二乘判别分析(PLS-DA)筛选诊断性细胞因子

研究思路自闭症的早期诊断标志物这篇推文简单介绍了这类研究的基本思路。研究思路统计分析原文AnExploratoryExaminationofNeonatalCytokinesandChemokinesasPredictorsofAutismRisk:TheEarlyMarkersforAutismStudy中的统计方法如下Partialleastsquaresdiscriminantanalysi
王子狐·2023-04-04 03:56

机器学习---降维算法

两种经典的降维算法——线性判别分析和主成分分析线性判别分析：线性判别式分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA），也叫作Fisher线
灰太狼家的小鸭子·2023-04-02 00:53

《神经网络与机器学习》笔记（七）

特征学习也包含很多的监督学习算法，比如线性判别分析等。概率密度估计简称密度估计，是根据一组训练样本来估计样本空间的概率密度。密度估计可以分为参数密度估计和非参数密度估计。
糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-31 07:58

LDA线性判别分析与PCA降维的区别

LDA线性判别分析线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维。
GhostintheCode·2023-03-24 05:24

百面机器学习|第四章 降维知识点

前言此为本人学习《百面机器学习——算法工程师带你去面试》的学习笔记第四章降维引导语常见的降维方法有：主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影灯。
砍柴人z·2023-03-23 17:26

胃肠胰（GEP）神经内分泌肿瘤（NENs）的诊断模型

工作中遇到的文献，反正都要看，顺便做个笔记，文章影响因子不高，重点是思路和方法，文章方法上用了支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），KNN临近法，贝叶斯法（Bayes）。
凌川美兮·2023-03-19 18:33

分类

判别模型：条件随机场、线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。生成模型：隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA等。
帅气的三少爷·2023-03-11 13:45

高光谱图像处理中常见专业术语缩略词（50个）

FSAFeatureSelectionAlgorithm特征（波段）选择算法4.PCAPrincipalComponentAnalysis主成分分析5.LDALinearDiscriminantAnalysis线性判别分析
ZZX-研一小学僧·2023-03-09 07:09

HTML怎么把文字分栏_算法模型怎么画？国内好用的模型图软件推荐

算法模型主要应用于人工智能和机器学习领域，目前较为流行的算法模型有线性回归，逻辑回归，线性判别分析，决策树，学习矢量量化，Bagging和随机森林，深度神经网络等等。
weixin_39639653·2023-02-22 13:20

2023美赛数学建模C题思路模型代码

1.比赛报名与思路解析（持续更新689572194）2.比赛时间：2023年2月18日到2023年2月20日3全国大学生数学建模竞赛常见数模问题分类模型优化模型预测模型评价模型3.1分类问题判别分析：又称
2301_76456633·2023-02-20 17:31

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

阅读全文：http://tecdat.cn/?p=24354最近我们被客户要求撰写关于分析声纳数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，介绍简化模型构建和评估过程caret包的train函数可用于使用重采样评估模型调整参数对性能的影响在这些参数中选择“最佳”模型从训练集估计模型性能首先，必须选择特定的模型。调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如，如果拟合偏最小二乘(PLS)模型，则必
·2023-02-17 00:46

（西瓜书）机器学习（周志华）书目录

机器学习常用术语解释2.模型的评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法2.3.性能度量2.4.偏差与方差3.线性回归3.1.什么是回归3.2.一元线性回归3.3.多元线性回归3.4.对数几率回归3.5.线性判别分析
坠金·2023-02-07 13:55

机器学习期末复习总结

数据集划分）（1）留出法（2）交叉验证法（3）自助法2.3.性能度量三、线性模型3.1.线性回归3.1.1线性模型(linearmodel)：3.1.2线性回归算法3.1.3优化/损失函数3.1.4线性判别分析
归尘@Holden·2023-02-07 07:29

《机器学习》笔记

文章目录第2章模型评估与选择2.3性能度量2.5偏差与方差第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.4线性判别分析3.6类别不平衡问题第4章决策树4.1基本流程4.2划分选择4.2.1信息增益4.2.2
damonzheng46·2023-02-06 13:59

数据处理的部分方法

①插值拟合作用：主要用于对数据的补全和基本趋势的分析②小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类等）作用：诊断数据异常值，并进行剔除③主成分分析、线性判别分析、局部保留投影等作用：用于多维数据的降维处理
Record growth...·2023-02-06 10:12

数据分析方法

高级的分析方法有相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法和时间序列等。方法没有好坏，只要能切实地解决问题就是好方法。
自由而灿烂的神·2023-02-05 23:56

数学模型建立常用方法

文章目录前言数据处理插值拟合小波分析，聚类分析（高斯混合聚类，K-均值聚类等）主成分分析，线性判别分析、局部保留投影均值、方差分析、协方差分析等统计方法关联与因果灰色关联分析典型相关分析Superman
大数据界Olu·2023-02-05 18:26
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